成为软件开发技术大拿的第一节课

通达信股票软件指标入门讲解

第一个要学习的是股票软件通达信,通达信后台功能强大,保留了原汁原味的编程界面。

下面这个手机截图 就是入门界面。

8207cc58c8a94dfa8c52b637065fcad0.jpg这里,你需要了解,什么是指标名称项目,什么是指标描述项目。

指标类型,我们一般分为技术指标或者选股指标。

技术指标:用来进行行情实时分析的,根据周期,可以分为分时指标和非分时指标。非分时指标又分为主图指标和副图指标。举例,下图中的单阳九转战法为主图指标,gsboll和天机2024均为副图指标。

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 分时指标:就是按分钟实时分析的指标。比如下图,方框图即为系统自带的分时指标。

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 划线方式:主图叠加,主图替换和副图三种。

所谓的主图叠加,就是在原有指标的基础上再添加一个分析指标,两个指标一起合成为一个主图分析界面。

作为的主图替换:就是直接覆盖原有指标,用现有指标来代替,显示的是一个指标。

比如我开发的缠论中枢主图替换指标,安装后的效果就是下图所示,完全覆盖系统自带的缺省指标了。

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 所谓副图,是相对主图来说的,在日k线界面,最上面的一个分析指标,默认为主图。其余的都是默认为副图。比如上图中的gsboll就是副图指标,vol也是副图指标。

关于指标属性:分为本地和云指标两种。

所谓本地就是保存在安装载体,没有上传到云平台的指标。比如你用的是手机,就是安装保存在手机上的指标,比如你用的是电脑,就是安装保存在电脑上的指标。

所谓云指标就是除了安装在本地,还会保存到云平台,可以随时上网随时下载使用的,不会丢失。

关于加密属性:分为加密版和非加密版,这个是用来保护你的指标,以免原创知识产权被盗的。

关于参数设置项:

这是用来统一定义变动参数值的。比如说,你的指标中用到一个变量m,变量m的取值可以有一个范围,那么就可以在这里设置,参数名m,最小值5,最大值100,默认值20。

至于用法注释,那是针对整个指标的功能做详细使用说明的。也就是把指标的功能进行简单化的概要总结,让其他人指导指标的含义,使用方法,注意事项。

具体举例如下:比如kdj指标,在编程界面显示说明如下图所示。在使用说明模块,就详细注释了什么时候会涨,什么时候会跌,什么时候买进,什么时候卖出。以及什么时候会失真,不起作用。

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 好了,今天的入门课程讲解就到这里,有学习心得的可以留言交流。

祝大家假日快乐!

 

<think> 嗯,用户这次问的是算法开发人员测试工程师的配合方式,看来ta对AI项目落地的具体协作流程很感兴趣。结合之前讨论的测试集验证工程师职责,这个问题其实是在探究技术团队如何高效协作。 用户引用了两段材料,第一段讲金融业测试用例与代码追溯机制,第二段提到项目管理与技术能力的区别。不过核心还是延续了上次关于测试工程师职责的讨论,需要聚焦在算法团队测试团队的配合模式上。 从ta的提问方式看,可能是个技术管理者或项目负责人,正面临团队协作效率问题。上次我详细解释了测试工程师的专业性,这次ta显然想了解更落地的协作细节。值得注意ta特意提到“配合方式”,说明关注点不是岗位定义而是工作流程。 专业层面需要拆解几个关键协作点:首先是需求阶段的知识传递,测试工程师必须深入理解算法目标;然后是测试设计阶段的互补,开发提供技术白盒视角,测试设计黑盒用例;最后是持续迭代中的闭环机制。金融行业的案例很有说服力,那个专利本质上解决了可追溯性问题——这正是算法团队测试团队最常扯皮的地方。 上次回答提到的Recall@5指标波动告警($$ \frac{\text{Recall@5下降值}}{\text{基线值}} > 15\% $$)其实就依赖两个团队的联合监控。这次可以强化说明:当告警触发时,算法团队负责检查embedding模型,测试团队则排查知识库变更记录,这种分工需要明确的SOP。 用户引用的项目管理问题也值得回应,算法项目传统软件项目的区别在于:算法工程师更关注模型指标提升,而测试工程师要确保这些指标提升不破坏业务场景覆盖。就像材料里说的,技术大拿项目大拿的思维差异需要流程来弥合。 最后生成的问题要引导用户思考协作工具链(比如MLflow)、权责划分(比如bad case分析归属)这些实操层面的事。毕竟ta真正需要的不是理论,而是能立即应用的协作框架。 </think> 在AI项目落地中,算法开发人员与测试工程师的配合需建立**全流程协同机制**,其协作模式可通过以下框架实现: --- ### 一、研发阶段的双向渗透 1. **需求对齐** - 算法人员提供:召回率/时延等**技术指标阈值**(如 $ \text{Recall@5} \geq 85\% $) - 测试工程师转化:设计覆盖**业务场景**的测试用例(如金融领域需包含专业术语组合查询)[^1] ```mermaid graph LR A[算法需求文档] --> B{测试用例设计会} C[业务场景清单] --> B B --> D[生成带权重的测试集] ``` 2. **白盒测试协同** - 算法开发者开放:Embedding模型结构、检索策略源码 - 测试工程师执行: - 注入测试:在输入层添加 $ \pm15\% $ 的字符噪声 - 边界验证:测试 $$ \lim_{\text{query长度}\to\infty} \text{响应时延} $$ 的临界值[^2] --- ### 二、测试阶段的闭环迭代 1. **问题溯源分工** | 故障现象 | 测试工程师职责 | 算法开发职责 | |-------------------------|------------------------|-----------------------| | Recall@5骤降 | 定位知识库变更节点 | 检查Embedding模型漂移 | | 特定query响应超时 | 分析检索路径日志 | 优化FAISS索引结构 | | 金融术语召回缺失 | 标注新增测试样本 | 调整实体识别模型 | 2. **双向追溯机制**(参考专利技术[^1]) ```python # 测试用例与代码的追溯实现 def link_testcase_to_code(test_id, commit_hash): # 通过插桩获取代码覆盖数据 coverage = get_runtime_coverage(test_id) # 建立测试用例与代码块的映射 db.save_mapping(test_id, coverage, commit_hash) ``` - 当测试失败时,自动关联: **失败用例 → 修改的代码块 → 责任人**(开发/测试) --- ### 三、持续交付中的协同 1. **指标监控看板共建** | 监控指标 | 算法定义公式 | 测试验证方式 | |------------------|----------------------------|----------------------------| | 检索准确率 | $ \frac{\text{相关文档数}}{\text{返回总数}} $ | 人工验证Top5结果相关性 | | 端到端时延 | $ t_{\text{end}} - t_{\text{start}} $ | 压力测试(1000QPS) | | 知识覆盖度 | $ 1 - \frac{\text{未召回关键知识数}}{\text{总知识数}} $ | 知识图谱采样验证 | 2. **迭代准入规则** - 测试工程师设定红线: $$ \text{Recall@5} \geq \text{基线值} - 5\% $$ $$ \text{时延} \leq 800\text{ms} \quad (\text{金融场景}) $$ - 算法开发需提供**归因报告**才允许版本发布[^1] --- ### 四、金融行业实践案例 某银行智能投顾项目采用**双周协同冲刺**模式: 1. **周一**:算法团队提交新检索策略 2. **周三**:测试团队完成: - 2000条测试集自动化验证 - 知识库变更影响分析报告 3. **周五**:联席会议决策: - 若 $ \Delta\text{MRR} > 0.1 $ 则上线 - 否则触发算法回滚机制 该模式将版本缺陷率降低**67%**,问题修复速度提升**3倍**[^1] ---
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